JP2023064174A - Data processor, data processing method, and production system - Google Patents
Data processor, data processing method, and production system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023064174A JP2023064174A JP2021174278A JP2021174278A JP2023064174A JP 2023064174 A JP2023064174 A JP 2023064174A JP 2021174278 A JP2021174278 A JP 2021174278A JP 2021174278 A JP2021174278 A JP 2021174278A JP 2023064174 A JP2023064174 A JP 2023064174A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- brand
- values
- value
- processing
- product
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 97
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 172
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 63
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 26
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 15
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 13
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 11
- 239000000945 filler Substances 0.000 description 10
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 9
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 9
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 7
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 241000721671 Ludwigia Species 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 4
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 2
- 241000202567 Fatsia japonica Species 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
- D21G—CALENDERS; ACCESSORIES FOR PAPER-MAKING MACHINES
- D21G9/00—Other accessories for paper-making machines
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32062—Set machines to new lot work, send them operation schedule, nc and handling data
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32064—Production change over
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32074—History of operation of each machine
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32205—Use model error adapted to type of workpiece
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/50—Machine tool, machine tool null till machine tool work handling
- G05B2219/50123—Setup, automatic setup
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Economics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Marketing (AREA)
- Algebra (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Paper (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
本発明は、データ処理装置、データ処理方法、及び生産システムに関する。 The present invention relates to a data processing device, a data processing method, and a production system.
連続生産によって製品が生産されるプラントでは、製品の生産中に原料投入量、原料配合、操作条件等を変更することによって、異なる銘柄(品種)の製品を連続して生産することが行われる場合がある。ここで、連続生産とは、原料を連続的に投入し、生産された製品を連続的に取り出す生産方法をいう。このようなプラントとしては、例えば、化学プラントや製紙プラントが挙げられる。 In a plant where products are produced by continuous production, when different brands (variety) of products are continuously produced by changing the input amount of raw materials, raw material composition, operating conditions, etc. There is Here, continuous production refers to a production method in which raw materials are continuously fed and the manufactured products are continuously taken out. Such plants include, for example, chemical plants and paper plants.
以下の特許文献1,2には、製紙プラントにおいて、抄紙工程のドライヤにおける乾燥用飽和蒸気圧の設定値を、熱収支に基づくドライヤ乾燥の物理モデルを用いたシミュレーション演算により求める発明が開示されている。これら特許文献1,2に開示された発明では、生産する紙の銘柄変更時(抄替時)には、銘柄の坪量と生産スピードとから熱収支に基づきドライヤの飽和蒸気圧の設定値が予測される。 The following Patent Documents 1 and 2 disclose inventions in which the set value of the saturated vapor pressure for drying in the dryer of the papermaking process is obtained by simulation calculation using a physical model of dryer drying based on heat balance in a paper manufacturing plant. there is In the inventions disclosed in Patent Documents 1 and 2, when the brand of paper to be produced is changed (at the time of paper grade change), the set value of the saturated vapor pressure of the dryer is set based on the heat balance based on the basis weight of the brand and the production speed. is expected.
ところで、連続生産が行われている最中に銘柄変更が実施されると、銘柄変更の移行期間における生産物は、ロスとして廃棄されるか、回収されて原料として再利用される。このような生産物を少なくするには、次回銘柄における各操作端の最適な設定値を求めて、上記の移行期間を短縮する必要がある。しかしながら、上述した特許文献1,2に開示された方法(操作端の設定値を、物理モデルを用いたミュレーション演算により求める方法)では、物理モデルとして想定しきれなかった因子の影響等により、最適な設定値を求めることが困難な場合があるという問題があった。 By the way, if a brand change is performed during continuous production, the product in the transition period of the brand change is discarded as a loss or collected and reused as a raw material. In order to reduce such products, it is necessary to find the optimum setting values for each final operating end for the next brand and shorten the transition period. However, in the methods disclosed in the above-mentioned Patent Documents 1 and 2 (methods for determining the set value of the operation terminal by simulation calculation using a physical model), due to the influence of factors that could not be assumed in the physical model, etc., There is a problem that it is sometimes difficult to find the optimum set value.
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求めることができるデータ処理装置、データ処理方法、及び生産システムを提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a data processing apparatus, a data processing method, and a production system capable of finding the optimum set value of the operating terminal when changing brands.
上記課題を解決するために、本発明の一態様によるデータ処理装置(20)は、製品の生産プロセスを制御する操作端の設定値を予め規定された周期で収集するとともに、製品の銘柄を示す銘柄情報を収集する収集部(21)と、前記収集部で収集された前記操作端の設定値に対して統計処理を行って、前記銘柄情報で示される銘柄の製品が生産されている間における前記操作端の設定値の代表値を操業実績値として求め、前記銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値を含む実績値データベース(DB)を生成する第1処理部(22a)と、前記実績値データベースに含まれる前記操業実績値のうち、前記生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値に対して統計処理を行って、前記次回銘柄の製品を生産するための前記操作端の最適な設定値を求める第2処理部(22b)と、前記第2処理部で求められた設定値を出力する出力部(24)と、を備える。 In order to solve the above problems, a data processing device (20) according to one aspect of the present invention collects set values for an operation terminal that controls a production process of a product at a predetermined cycle, and indicates the brand of the product. a collecting unit (21) for collecting brand information; and performing statistical processing on the setting values of the operation terminal collected by the collecting unit, and calculating the time period during which the product of the brand indicated by the brand information is being produced. a first processing unit (22a) for obtaining a representative value of the set values of the operating terminal as actual operation values and generating an actual value database (DB) containing the actual operation values linked with the brand information; Statistical processing is performed on the actual operation values linked with brand information indicating the next brand to be produced in the production process among the actual operation values contained in the value database to determine the product of the next brand. It comprises a second processing section (22b) for obtaining the optimum setting values of the operation terminal for production, and an output section (24) for outputting the setting values obtained by the second processing section.
また、本発明の一態様によるデータ処理装置は、前記第1処理部で行われる前記統計処理が、前記収集部で収集された前記操作端の設定値の平均値又は中央値を求める処理である。 Further, in the data processing device according to one aspect of the present invention, the statistical processing performed by the first processing unit is processing for obtaining an average value or a median value of the set values of the operating terminals collected by the collecting unit. .
また、本発明の一態様によるデータ処理装置は、前記第1処理部が、前記収集部で収集された前記操作端の設定値のうち、前記銘柄情報で示される銘柄の製品が安定して生産されているときに得られた設定値に対して前記統計処理を行う。 Further, in the data processing device according to the aspect of the present invention, the first processing unit stably produces the product of the brand indicated by the brand information among the setting values of the operation terminal collected by the collecting unit. The statistical processing is performed on the set values obtained when the
また、本発明の一態様によるデータ処理装置は、前記第1処理部が、前記統計処理を行う前に、前記収集部で収集された前記操作端の設定値のうち、所定の範囲から外れるものを除外する処理を行う。 Further, in the data processing device according to the aspect of the present invention, before the first processing unit performs the statistical processing, among the setting values of the operation terminal collected by the collecting unit, the set values are out of a predetermined range. are excluded.
また、本発明の一態様によるデータ処理装置は、前記第2処理部で行われる前記統計処理が、前記生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値の平均値若しくは中央値を求める処理又は重み付け統計処理である。 Further, in the data processing device according to one aspect of the present invention, the statistical processing performed by the second processing unit is based on the actual operation value linked with brand information indicating the next brand to be produced in the production process. It is a process of obtaining an average value or a median value or a weighted statistical process.
また、本発明の一態様によるデータ処理装置は、前記第2処理部が、前記統計処理を行う前に、前記生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値のうち、所定の範囲から外れるものを除外する処理を行う。 Further, in the data processing device according to an aspect of the present invention, the second processing unit, before performing the statistical processing, stores the operation record linked with brand information indicating the next brand to be produced in the production process. A process of excluding values outside a predetermined range is performed.
本発明の一態様によるデータ処理方法は、製品の生産プロセスを制御する操作端の設定値を予め規定された周期で収集するとともに、製品の銘柄を示す銘柄情報を収集する収集ステップ(S11)と、前記収集ステップで収集された前記操作端の設定値に対して統計処理を行って、前記銘柄情報で示される銘柄の製品が生産されている間における前記操作端の設定値の代表値を操業実績値として求め、前記銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値を含む実績値データベース(DB)を生成する第1処理ステップ(S15、S16)と、前記実績値データベースに含まれる前記操業実績値のうち、前記生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値に対して統計処理を行って、前記次回銘柄の製品を生産するための前記操作端の最適な設定値を求める第2処理ステップ(S23)と、前記第2処理ステップで求められた設定値を出力する出力ステップ(S24)と、を有する。 A data processing method according to one aspect of the present invention includes a collection step (S11) of collecting setting values of an operation terminal that controls a production process of a product at a predetermined cycle, and collecting brand information indicating the brand of the product. and performing statistical processing on the set values of the operation terminal collected in the collecting step to obtain a representative value of the set values of the operation terminal during production of the product of the brand indicated by the brand information. A first processing step (S15, S16) of generating a performance value database (DB) containing the operation performance values obtained as performance values and linked to the brand information (S15, S16); and the operation performance values contained in the performance value database. Statistical processing is performed on the actual operation value associated with the brand information indicating the next brand to be produced in the production process, and the optimization of the operation terminal for producing the product of the next brand. and an output step (S24) for outputting the set value obtained in the second processing step.
本発明の一態様による生産システム(1)は、上記の何れかに記載のデータ処理装置(20)と、前記データ処理装置から出力された設定値を推奨値として表示部(11)に表示し、又は前記データ処理装置から出力された設定値を前記操作端に設定して製品の生産を制御する生産制御システム(10)と、を備える。 A production system (1) according to one aspect of the present invention includes a data processing device (20) according to any one of the above, and a setting value output from the data processing device, which is displayed as a recommended value on a display section (11). or a production control system (10) that controls the production of products by setting the set values output from the data processing device to the operation terminals.
また、本発明の一態様による生産システムは、前記製品として紙を生産する抄紙機(40)を制御するシステムであり、前記データ処理装置が、前記操作端の設定値として、少なくとも前記抄紙機にパルプ原料を供給する種口弁(B5)の開度と、前記抄紙機に設けられたドライヤ(46a、46b)における乾燥用飽和蒸気圧とを収集する。 Further, a production system according to one aspect of the present invention is a system for controlling a paper machine (40) for producing paper as the product, wherein the data processing device controls at least the paper machine as a set value of the operation terminal. The degree of opening of the seed port valve (B5) for supplying the pulp raw material and the saturated vapor pressure for drying in the dryers (46a, 46b) provided in the paper machine are collected.
本発明によれば、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求めることができるという効果がある。 According to the present invention, there is an effect that the optimum setting value of the operating terminal can be obtained when the brand is changed.
以下、図面を参照して本発明の実施形態によるデータ処理装置、データ処理方法、及び生産システムについて詳細に説明する。以下では、まず本実施形態の概要について説明し、その後に各実施形態の詳細について説明する。 Hereinafter, a data processing device, a data processing method, and a production system according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following, first, an outline of this embodiment will be described, and then details of each embodiment will be described.
〔概要〕
本発明の実施形態は、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求めることができるようにするものである。一般的に、銘柄変更時には、製品の品質が、なるべく早く変更後の銘柄の品質に到達できるよう、各操作端をフィードフォワード制御することが行われる。このようなフィードフォワード制御を行うためには、各操作端の最適な設定値を求める必要がある。本発明の実施形態は、このような各操作端の最適な設定値を求めることができるようにするものである。
〔overview〕
The embodiment of the present invention enables the optimum set value of the operating terminal to be obtained when the brand is changed. Generally, when a brand is changed, feedforward control is performed on each operation end so that the product quality reaches the quality of the brand after the change as soon as possible. In order to perform such feedforward control, it is necessary to obtain optimum set values for each control element. The embodiment of the present invention enables to find the optimum set values for each of these operating ends.
従来、例えば、抄紙工程のドライヤにおける乾燥用飽和蒸気圧の設定値は、上述した特許文献1,2のような熱収支に基づくドライヤ乾燥の物理モデルを用いたシミュレーション演算により求められていた。このような物理モデルを用いた演算により、紙からの水分乾燥に必要な蒸気圧を正確に求めるためには、熱伝達に関わる各層の熱伝達係数や比熱等のパラメータを正確に設定し、且つ水分蒸発による乾燥効率や、ドライヤ内に持ち込まれる水分量を正確にモデル化しなければいけない。 Conventionally, for example, the set value of the saturated vapor pressure for drying in the dryer in the papermaking process has been obtained by simulation calculation using a physical model of dryer drying based on the heat balance as described in Patent Documents 1 and 2 described above. In order to accurately determine the vapor pressure necessary for drying moisture from paper by calculation using such a physical model, it is necessary to accurately set parameters such as the heat transfer coefficient and specific heat of each layer involved in heat transfer, and The drying efficiency due to water evaporation and the amount of water brought into the dryer must be modeled accurately.
しかしながら、これらの物理現象を全て完璧にモデル化することは厳密には不可能である。仮に、上記の物理現象をモデル化できたとしても、モデル計算に使用する各パラメータは、周囲の温度や湿度等の環境条件や、紙の原料配合によっても変化するので、常に最適なパラメータを設定するのは極めて難しい。このため、これらの物理モデルを用いた手法は、一旦各パラメータがチューニングされたとしても、長期的な生産設備の変化や、新しい銘柄を追加した場合等に十分対応することができず、常に最適な設定値を求めることは困難であった。 However, it is strictly impossible to perfectly model all these physical phenomena. Even if the physical phenomena described above can be modeled, the parameters used in the model calculations will change depending on environmental conditions such as ambient temperature and humidity, as well as the mix of paper materials. extremely difficult to do. For this reason, methods using these physical models cannot fully respond to long-term changes in production equipment or the addition of new brands, even if each parameter is tuned once. It was difficult to obtain a suitable set value.
本発明の実施形態では、従来のような物理的な計算による操作端の設定値の予測(ホワイトボックスモデル)ではなく、統計的手法と過去の実績データとに基づく操作端の設定値の予測(ブラックボックスモデル)を行うことで、常に最適な設定値を求めるようにしている。具体的には、把握しきれない外乱要素があったり、設備やプロセスが徐々に変化して最適な設定値が移り変わったりしたとしても、それらを加味した各操作端の最適な設定値を求めるようにしている。 In the embodiment of the present invention, instead of predicting the set value of the final control by physical calculation (white-box model) as in the prior art, the prediction of the set value of the final final end based on a statistical method and past performance data ( By performing a black box model), we are always trying to find the optimum setting value. Specifically, even if there are disturbance factors that cannot be grasped, or if the optimum set values change due to gradual changes in equipment and processes, the optimum set values for each control element that take these factors into consideration should be obtained. I have to.
本発明の実施形態は、まず、製品の生産プロセスを制御する操作端の設定値を予め規定された周期で収集するとともに、製品の銘柄を示す銘柄情報を収集する。次に、収集された操作端の設定値に対して統計処理を行って、銘柄情報で示される銘柄の製品が生産されている間における操作端の設定値の代表値を操業実績値として求め、銘柄情報が紐付けられた操業実績値を含む実績値データベースを生成する。そして、実績値データベースに含まれる操業実績値のうち、生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた操業実績値に対して統計処理を行って、次回銘柄の製品を生産するための操作端の最適な設定値を求めて出力する。これにより、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求めることができる。 In the embodiment of the present invention, first, set values for the operation end that controls the production process of the product are collected at a predetermined cycle, and brand information indicating the brand of the product is collected. Next, statistical processing is performed on the collected setting values of the operating elements, and a representative value of the setting values of the operating elements during production of the product of the brand indicated by the brand information is obtained as an actual operation value, Generate a performance value database containing operation performance values linked to brand information. Then, among the actual operation values contained in the actual value database, statistical processing is performed on the actual operation values linked with the brand information indicating the next brand to be produced in the production process, and the next brand product is produced. Find and output the optimum set value of the final control element for As a result, it is possible to obtain the optimum setting value of the operating terminal when changing the brand.
〔詳細〕
〈生産システム〉
図1は、本発明の一実施形態による生産システムの要部構成を示すブロック図である。図1に示す通り、本実施形態の生産システム1は、生産制御システム10とデータ処理装置20とを備えており、連続生産により所定の製品を生産する。ここで、生産システム1によって連続生産により生産される製品としては、例えば、紙や石油化学製品等が挙げられる。尚、本実施形態では、理解を容易にするために、生産システム1によって連続生産される製品は紙であるとする。
〔detail〕
<Production system>
FIG. 1 is a block diagram showing the essential configuration of a production system according to one embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the production system 1 of this embodiment includes a
図2は、本発明の一実施形態による生産システムによって生産される紙の生産工程の一部を示す図である。図2に示す通り、紙の生産工程には、調成工程PR1と抄紙工程PR2とが含まれる。調成工程PR1は、抄紙工程PR2で用いられる原料の調成を行う工程である。この工程では、パルプ原料に対して填料、染料、薬品等を調整・配合することが行われる。抄紙工程PR2は、いわゆる紙すきを行う工程である。この工程では、調成工程PR1で調成が行われた原料が、紙すきを行うための抄紙機40に供給される。
FIG. 2 is a diagram showing part of the production process of paper produced by the production system according to one embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the paper production process includes a preparation process PR1 and a papermaking process PR2. Preparation process PR1 is a process of preparing the raw material used by papermaking process PR2. In this process, fillers, dyes, chemicals, etc. are adjusted and blended with pulp raw materials. The paper making process PR2 is a process for performing so-called papermaking. In this step, the raw material prepared in the preparation step PR1 is supplied to a
調成工程PR1で用いられる調成装置30は、原料タンク31、填料タンク32、染料タンク33a~33c、薬品タンク34a,34b、ミキシングチェスト35、及びマシンチェスト36を備える。原料タンク31に格納されたパルプ原料、填料タンク32に格納された填料、染料タンク33a~33cに格納された染料、及び薬品タンク34a,34bに格納された薬品は、ミキシングチェスト35に供給可能に構成されている。
A
具体的に、原料タンク31に格納されたパルプ原料は、操作弁B1を開状態にすることでミキシングチェスト35に供給される。填料タンク32に格納された填料は、操作弁B2を開状態にすることでミキシングチェスト35に供給される。染料タンク33a~33cに格納された染料はそれぞれ、操作弁B3a~B3cを開状態にすることでミキシングチェスト35に供給される。薬品タンク34a,34bに格納された薬品はそれぞれ、操作弁B4a,B4bを開状態にすることでミキシングチェスト35に供給される。
Specifically, the pulp raw material stored in the
原料タンク31から給されたパルプ原料、填料タンク32から供給された填料、染料タンク33a~33cから供給された染料、及び薬品タンク34a,34bから供給された薬品はミキシングチェスト35で混合される。ミキシングチェスト35で混合された混合物は、マシンチェスト36において粘剤等の抄紙薬品が添加された後に、抄紙工程PR2の種箱41に供給される。
The pulp raw material supplied from the
抄紙工程PR2で用いられる抄紙機40は、種箱41、ヘッドボックス42、成形装置43、脱水装置44、白水ピット45、プレドライヤ46a、アフタドライヤ46b、品質計測装置47、及び巻き取り装置48を備える。種箱41は、調成工程PR1から供給される原料の濃度を調整しながら貯槽し、一定の圧力で流下させる容器である。種箱41に貯槽された原料は、種口弁B5を開状態にすることでヘッドボックス42に供給される。
The
ヘッドボックス42は、種箱41から種口弁B5を介して供給される原料を、整流して所定の幅及び厚みにし、所定の速度で成形装置43に向けて噴出する。成形装置43は、ヘッドボックス42から噴出された原料を、ワイヤー上にのせて脱水・濾過しながら紙層を形成する。この成形装置43は、所謂ワイヤーパートを司る装置である。脱水装置44は、成形装置43で形成された紙層を機械的に圧搾脱水するとともに、ワイヤーマークなどを減らして紙質を向上させる。この脱水装置44は、所謂プレスパートを司る装置である。白水ピット45は、成形装置43及び脱水装置44で絞り出された水(白水)が集められる貯留槽である。
The
プレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bは、脱水装置44から供給される紙層を乾燥し、紙層に含まれる水分を所定の水分にする。プレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bは概ね同様の構成であり、内部に蒸気が導入されることによって加熱する複数の蒸気ドラムを備える。脱水装置44から供給される紙層は、プレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bが備える複数の蒸気ドラムに順次巻き付けられることで乾燥される。
The pre-dryer 46a and the after-
品質計測装置47は、アフタドライヤ46bから供給される紙(製品としての紙)の品質をオンライン計測する。尚、オンライン計測とは、紙の生産を止めることなく、生産される紙の品質を順次計測することをいう。品質計測装置47は、放射線(例えば、X線やβ線)又は赤外線等を用いた坪量計、水分計、紙厚計、灰分計、分光測色計等を備えており、アフタドライヤ46bから供給される紙の坪量[g/m2]、水分率[%]、厚み[μm]、灰分率[%]、色相(例えば、CIELAB色空間における色相)等をオンライン計測する。巻き取り装置48は、品質計測装置47を経た紙を、ロール状に巻き取る装置である。
The
生産制御システム10は、図2に示す調成装置30及び抄紙機40等を制御することで、製品としての紙の生産を制御する。この生産制御システム10としては、例えば、フィールド機器と呼ばれる現場機器(測定器、操作器)を制御するコントローラが、幾つかの制御ループ毎に分散配置される分散制御システム(DCS:Distributed Control System)を用いることができる。
The
生産制御システム10は、図2に示す調成工程PR1及び抄紙工程PR2が含まれる紙の生産プロセスを制御する操作端の設定値を調整することで、製品としての紙の生産を制御する。ここで、図2に示す調成工程PR1における操作端としては、例えば、操作弁B2,B3a~B3c,B4a,B4bが挙げられる。操作弁B2の設定値によって原料に添加される填料量(灰分量)が調整され、操作弁B3a~B3cの設定値によって原料に添加される染料量が調整され、操作弁B4a,B4bの設定値によって原料に添加される薬品量が調整される。
The
また、図2に示す抄紙工程PR2における操作端としては、例えば、種口弁B5、ヘッドボックス42におけるスライス開度、プレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bにおける乾燥用飽和蒸気圧が挙げられる。種口弁B5の設定値によって抄紙機40への原料供給量が調整され、スライス開度の設定値によってヘッドボックス42から成形装置43への原料の噴出量が調整される。また、乾燥用飽和蒸気圧によって、プレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bに設けられた複数の蒸気ドラムの温度が調整される。
Further, the operation points in the papermaking process PR2 shown in FIG. 2 include, for example, the seed port valve B5, the slice opening in the
生産制御システム10は、紙の生産プロセスの現在状態を参照しつつ、上述した操作端の設定値を調整する。ここで、紙の生産プロセスの現在状態としては、図2に示す品質計測装置47の計測結果(紙の坪量、水分率、厚み、灰分率、色相等)、上述した操作端の現在の設定値、及び品質計測装置47の計測結果以外の各種測定値(温度、圧力、液面レベル等)が挙げられる。
The
生産制御システム10は、データ処理装置20に対して、現在生産されている紙の銘柄を示す銘柄情報を出力する。生産制御システム10は、連続生産が行われている最中に銘柄変更が実施される場合には、生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報を出力する。また、生産制御システム10は、銘柄変更が実施される場合に、データ処理装置20から設定値が出力された場合には、その設定値を推奨値として表示部11に表示し、又はその設定値を操作端に設定して紙の生産を制御する。
The
〈データ処理装置〉
データ処理装置20から出力された設定値を生産制御システム10の表示部11に表示するのは、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を生産プラントのオペレータ(運転員)に推奨値として提示するためである。データ処理装置20から出力された設定値を操作端に設定して紙の生産を制御するのは、銘柄変更時において、最適な設定値を用いた自動制御を実現するとともに、銘柄変更の移行期間を極力短くするためである。
<Data processor>
The reason why the set values output from the
データ処理装置20は、収集部21、データ処理部22、格納部23、及び出力部24を備えており、生産制御システム10から得られる各種情報を用いて、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求める。このデータ処理装置20は、例えば、ネットワークを介して生産制御システム10と通信可能に接続されており、上記の各種情報を、ネットワークを介して収集し、上記の最適な設定値を、ネットワークを介して生産制御システム10に出力する。尚、ネットワークは、有線ネットワークであっても、無線ネットワークであっても良い。
The
収集部21は、生産制御システム10から、上述した操作端の設定値を予め規定された周期(例えば、1秒周期又は1分周期)で収集するとともに、現在生産されている紙の銘柄を示す銘柄情報を収集する。また、収集部21は、銘柄変更が実施される場合に生産制御システム10から出力される次回銘柄を示す銘柄情報も収集する。加えて、収集部21は、紙の生産プロセスで得られるプロセスデータ(温度、圧力、液面レベル等のデータ)を収集しても良い。尚、プロセスデータを収集する周期は、上述した操作端の設定値を収集する周期と同じであっても良く、異なっていても良い。
The collecting
データ処理部22は、第1処理部22a及び第2処理部22bを備えており、収集部21で収集された操作端の設定値及び銘柄情報等を用いて、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求める。第1処理部22aは、収集部21で収集された操作端の設定値に対して統計処理を行って、銘柄情報で示される銘柄の紙が生産されている間における操作端の設定値の代表値を操業実績値として求める。そして、第1処理部22aは、銘柄情報が紐付けられた操業実績値を含む実績値データベースDBを生成する。
The
図3は、本発明の一実施形態における実績値データベースの一例を示す図である。図3に例示する実績値データベースDBは、「時刻」、「銘柄」、及び「操業実績値」が紐付けられたものである。「時刻」は、製品の生産が行われた時刻を示す。尚、この時刻としては、例えば、製品の生産が開始された時刻を用いることができる。「銘柄」は、製品(紙)の銘柄を示す。「操業実績値」は、複数の操作端における設定値の代表値である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a performance value database in one embodiment of the present invention. In the performance value database DB illustrated in FIG. 3, "time", "brand", and "operation performance value" are linked. "Time" indicates the time when the product was produced. As this time, for example, the time when production of the product is started can be used. "Brand" indicates the brand of the product (paper). "Actual operation value" is a representative value of set values in a plurality of operation terminals.
例えば、図3に例示する実績値データベースDBの第1行目は、時刻t1において、「紙A」という銘柄の紙が生産され、そのときの予め規定された3つの操作端の操業実績値がSV11,SV12,SV13であることを示している。また、第2行目は、時刻t2において、「紙B」という銘柄の紙が生産され、そのときの予め規定された3つの操作端の操業実績値がSV21,SV22,SV23であることを示している。尚、予め規定された3つの操作端は、例えば、図2に示す抄紙工程PR2における種口弁B5、プレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bにおける乾燥用飽和蒸気圧である。
For example, the first row of the performance value database DB illustrated in FIG. SV11, SV12 and SV13. The second line indicates that at time t2, paper of the brand "Paper B" is produced, and the operation performance values of the three control elements specified in advance at that time are SV21, SV22, and SV23. ing. The three predetermined operating ends are, for example, the saturated vapor pressure for drying in the seed port valve B5, the pre-dryer 46a and the after-
ここで、第1処理部22aで行われる統計処理は、例えば、収集部21で収集された操作端の設定値の平均値又は中央値を求める処理である。第1処理部22aは、収集部21で収集された操作端の設定値のうち、銘柄情報で示される銘柄の製品(紙)が安定して生産されているときに得られた設定値に対して統計処理を行う。これは、製品としての紙が安定して生産されていないときに得られた設定値を用いて求められた代表値よりも、安定して生産されているときに得られた設定値を用いて求められた代表値を操業実績値とするのが望ましいためである。
Here, the statistical processing performed by the
製品としての紙が安定して生産されているか否かを判定する方法としては、例えば、以下の判定方法の少なくとも1つを用いることができる。
・品質計測装置47(図2参照)の計測結果が目標範囲に入っていることによる判定
・品質計測装置47の計測結果又は他の計測装置(不図示のオンライン計測装置あるいはオフライン計測装置等を含む)による判断に基づいて、一定品質以上の製品が生産されていることを示す製品フラグ(良品フラグ)が立っていることによる判定
・生産プロセスの状態が「銘柄変更中」等の非生産中であることを示すフラグが立っていないことによる判定
For example, at least one of the following determination methods can be used as a method for determining whether or not paper as a product is stably produced.
- Determination based on the measurement results of the quality measuring device 47 (see FIG. 2) being within the target range - Measurement results of the
また、第1処理部22aは、上記の統計処理を行う前に、収集部21で収集された操作端の設定値のうち、予め規定された範囲から外れるものを除外する処理を行う。これは、銘柄変更の移行期間において値が大きく異なる設定値を外れ値として除外するためである。外れ値を除外する方法としては、例えば、四分位法を用いることができる。
Further, the
第2処理部22bは、実績値データベースDBに含まれる操業実績値のうち、生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた操業実績値に対して統計処理を行って、次回銘柄の製品を生産するための操作端の最適な設定値を求める。例えば、生産プロセスで生産されるべき次回銘柄が「紙A」である場合には、第2処理部22bは、図3に例示する実績値データベースDBの第1行目及び第4行目の操業実績値に対して統計処理を行って、「紙A」を生産するための操作端の最適な設定値を求める。
The
尚、第2処理部22bは、上記の統計処理を操作端毎に行う。例えば、図3に例示する実績値データベースDBの第1行目及び第4行目の操業実績値SV11,SV41が図2に示す種口弁B5のものであり、操業実績値SV12,SV42が図2に示すプレドライヤ46aにおける乾燥用飽和蒸気圧であり、操業実績値SV13,SV43が図2に示すアフタドライヤ46bにおける乾燥用飽和蒸気圧であるとする。第2処理部22bは、操業実績値SV11,SV41の統計演算、操業実績値SV12,SV42の統計演算、及び操業実績値SV13,SV43の統計演算を個別に行う。
The
ここで、第2処理部22bで行われる統計処理は、例えば、操業実績値の平均値若しくは中央値を求める処理又は操業実績値の重み付け統計処理(例えば、加重移動平均を求める処理、カルマンフィルタを用いた処理等)である。尚、第2処理部22bは、操業実績値に重み付け(例えば、より新しい操業実績値ほどより大きな重み付けがなされるような重み付け)を行った上で統計処理を行っても良い。第2処理部22bは、上記の統計処理を行う前に、生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた操業実績値のうち、予め規定された範囲から外れるものを除外する処理を行う。これは、値が大きく異なる設定値を外れ値として除外することで、より最適な設定値を求めるためである。外れ値を除外する方法としては、例えば、四分位法を用いることができる。
Here, the statistical processing performed by the
格納部23は、データ処理部22の第1処理部22aで生成された実績値データベースDBを格納する。この格納部23としては、例えば、RAM(Random Access Memory)等の揮発性の半導体メモリ、フラッシュメモリ等の不揮発性の半導体メモリ等を用いることができる。また、格納部23は、半導体メモリに制限される訳ではなく、半導体メモリ以外に、HDD(ハードディスクドライブ)やSSD(ソリッドステートドライブ)等を用いることもできる。出力部24は、データ処理部22の第2処理部22bで求められた最適な設定値を生産制御システム10に出力する。
The
〈データ処理方法〉
次に、本発明の一実施形態によるデータ処理装置20の動作について説明する。データ処理装置20の動作は、紙の生産プロセスを制御する操作端の設定値を収集して実績値データベースDBを生成する処理(以下、「データベース生成処理」という)と、実績値データベースDBを用いて銘柄変更時における操作端の最適な設定値を求める処理(以下、「最適設定値算出処理」という)とに大別される。以下、これらの処理の詳細について順に説明する。
<Data processing method>
Next, operation of the
《データベース生成処理》
図4は、本発明の一実施形態によるデータ処理装置で行われるデータベース生成処理を示すフローチャートである。尚、図4に示すフローチャートの処理は、紙の生産プロセスにおいて銘柄変更が行われる度に開始される。処理が開始されると、まず、銘柄変更が行われてから次の銘柄変更が行われるまでの操作端の設定値を収集する処理が収集部21で行われる(ステップS11:収集ステップ)。
《Database generation process》
FIG. 4 is a flowchart showing database generation processing performed by the data processing device according to one embodiment of the present invention. The processing of the flowchart shown in FIG. 4 is started each time the brand is changed in the paper production process. When the process is started, first, the
具体的には、銘柄変更が行われてから次の銘柄変更が行われるまでの期間において、予め規定された周期(例えば、1秒周期又は1分周期)で、複数の操作端の設定値を収集する処理が行われる。尚、設定値が収集される複数の操作端としては、例えば、図2に示す種口弁B5、プレドライヤ46aにおける乾燥用飽和蒸気圧、及びアフタドライヤ46bにおける乾燥用飽和蒸気圧が挙げられる。尚、収集された設定値は、現在生産されている紙の銘柄を示す銘柄情報とともに記録される。 Specifically, during the period from when the brand is changed until when the next brand is changed, the set values of the plurality of operating terminals are changed at a predetermined cycle (for example, one-second cycle or one-minute cycle). Processing to collect is performed. The plurality of operation terminals from which the set values are collected include, for example, the seed port valve B5 shown in FIG. The collected setting values are recorded together with brand information indicating the brand of paper currently being produced.
図5は、本発明の一実施形態におけるデータ処理装置で収集される設定値の一例を示す図である。尚、図5に示すグラフは、横軸に時間をとり、縦軸に設定値をとっている。図5に示すグラフの横軸は、銘柄変更が行われた時刻を基準としており、横軸に示されている時間は、銘柄変更が行われた時刻からの経過時間を表している。尚、図5では、複数の操作端の設定値のうちの1つの操作端の設定値のみを図示している。図5に例示する設定値は、銘柄変更が行われた直後から100秒程度経過するまでは値が大きく変化し、その後は概ね値が一定値以内に収まる(設定値が安定する)経時変化を示す。 FIG. 5 is a diagram showing an example of setting values collected by the data processing device according to one embodiment of the present invention. In the graph shown in FIG. 5, the horizontal axis represents time and the vertical axis represents set values. The horizontal axis of the graph shown in FIG. 5 is based on the time when the brand was changed, and the time shown on the horizontal axis represents the elapsed time from the time when the brand was changed. It should be noted that FIG. 5 shows only the set value of one of the set values of a plurality of manipulators. The setting values shown in FIG. 5 change greatly until about 100 seconds have elapsed immediately after the brand change, and after that the values generally fall within a certain value (the setting values become stable). show.
次に、収集部21が収集した複数の操作端の設定値のうち、一定時間分の設定値を抽出する処理が第1処理部22aで行われる(ステップS12)。例えば、収集部21が収集した複数の操作端の設定値のうち、銘柄変更が行われてから予め規定された時間(例えば、数十分程度)が経過するまでの設定値を抽出する処理が行われる。この処理は、操業実績値を求めるために第1処理部22aで行われる統計処理で用いられる設定値の数を制限するために行われる。例えば、図5に示す例では、銘柄変更が行われた時点からおおよそ1200秒(20分)が経過するまでの設定値が抽出される。
Next, the
次いで、抽出した設定値から外れ値を除外する処理が第1処理部22aで行われる(ステップS13)。具体的には、予め規定された範囲から外れる設定値を除外する処理が行われる。例えば、図5に示す下限閾値TH1と上限閾値TH2とによって規定される範囲(所定の範囲)Wから外れる設定値を除外する処理が行われる。尚、下限閾値TH1及び上限閾値TH2は、例えば、抽出した設定値から四分位法により求まる第1四分位、第3四分位、四分位範囲の各値を用いた計算等の予め規定された演算(処理)方法により設定されてもよく、また、紙の銘柄毎に予め設定されていてもよい。紙の銘柄毎に予め設定する場合には、例えば、紙の銘柄毎に得られた過去の設定値に基づいて、決定することができる。
Next, a process of excluding outliers from the extracted setting values is performed by the
続いて、製品が安定して生産されていない部分の設定値を除去する処理が第1処理部22aで行われる(ステップS14)。例えば、品質計測装置47(図2参照)の計測結果が目標範囲に入っていないときに得られた設定値を除去する処理が行われる。図5に示す例では、銘柄変更が行われてから品質計測装置47の計測結果が目標範囲に最初に入るまでの期間T1における設定値が除去される。この処理が行われることで、紙が安定して生産されているときに得られた設定値が残ることとなる。
Subsequently, the
続いて、以上の処理が行われた設定値に対して統計処理を行って、設定値の代表値である操業実績値を算出する処理が第1処理部22aで行われる(ステップS15:第1処理ステップ)。例えば、第1処理部22aは、以上の処理が行われた設定値の平均値又は中央値を図5に示す操業実績値V1として算出する。尚、第1処理部22aは、設定値の収集が行われた複数の操作端毎の操業実績値を算出する。
Subsequently, the
以上の処理が終了すると、銘柄情報が紐付けられた操業実績値を含む実績値データベースDBを生成する処理が第1処理部22aで行われる(ステップS16:第1処理ステップ)。具体的には、設定値の収集が行われている間に生産されていた紙の銘柄を示す銘柄情報を、ステップS15で算出した操業実績値の各々に紐付けて実績値データベースDBを生成する処理が行われる。尚、図3に例示する実績値データベースDBのように、銘柄情報に加えて製品の生産が行われた時刻を示す時刻情報を操業実績値に紐付けても良い。生成された実績値データベースDBは格納部23に格納される。以上の処理により、実績値データベースDBが生成される。
After the above process is completed, the
《最適設定値算出処理》
図6は、本発明の一実施形態によるデータ処理装置で行われる最適設定値算出処理を示すフローチャートである。図6に示すフローチャートの処理は、紙の生産プロセスにおいて銘柄変更が行われる度に開始される。尚、銘柄変更が行われると、生産制御システム10から次回銘柄を示す銘柄情報が出力され、データ処理装置20の収集部21で収集される。
<<Optimum set value calculation process>>
FIG. 6 is a flowchart showing optimum setting value calculation processing performed by the data processing device according to one embodiment of the present invention. The processing of the flowchart shown in FIG. 6 is started each time the brand is changed in the paper production process. When the brand is changed, brand information indicating the next brand is output from the
処理が開始されると、まず、実績値データベースDBから、収集部21で収集された銘柄情報(次回銘柄を示す銘柄情報)と同じ銘柄情報が紐付けら得た操業実績値を取得する処理が第2処理部22bで行われる(ステップS21)。例えば、収集部21で収集された次回銘柄を示す銘柄情報が「紙A」である場合には、第2処理部22bは、図3に例示する実績値データベースDBの第1行目及び第4行目の操業実績値を取得する。
When the process is started, first, the process of acquiring the operation performance value obtained by linking the same brand information as the brand information (brand information indicating the next brand) collected by the
次に、取得した操業実績値から外れ値を除外する処理が第2処理部22bで行われる(ステップS22)。この処理では、例えば、図4に示すステップS13の処理と同様に、下限閾値と上限閾値とによって規定される範囲(図5に示す下限閾値TH1と上限閾値TH2とによって規定される範囲Wと同様の範囲)から外れる操業実績値を除外する処理が行われる。
Next, the
図7は、本発明の一実施形態におけるデータ処理装置で処理される操業実績値の一例を示す図である。尚、図7に示すグラフは、横軸に時間をとり、縦軸に操業実績値をとっている。尚、図7では、図5と同様に、複数の操作端の操業実績値のうちの1つの操作端の操業実績値のみを図示している。ステップS22の処理が行われることで、図7に示す通り、次回銘柄と同じ銘柄が過去に生産されたときの操業実績値(外れ値が除外された操業実績値)が、時系列的に並べられたものが得られる。 FIG. 7 is a diagram showing an example of actual operation values processed by the data processing device in one embodiment of the present invention. In the graph shown in FIG. 7, the horizontal axis represents time and the vertical axis represents actual operation values. 7, similarly to FIG. 5, only the actual operation value of one of the actual operation values of a plurality of operation terminals is shown. By performing the process of step S22, as shown in FIG. 7, the actual operation values (actual operation values excluding outliers) when the same brand as the next brand was produced in the past are arranged in chronological order. You get what you get.
続いて、以上の処理が行われた操業実績値に対して統計処理を行って、次回銘柄の紙を生産するための操作端の最適な設定値を求める処理が第2処理部22bで行われる(ステップS23:第2処理ステップ)。例えば、第2処理部22bは、以上の処理が行われた操業実績値のうち、直近の操業実績値(図7において符号Rを付した破線で囲われている操業実績値)の平均値若しくは中央値を求める処理、又は重み付け統計処理(例えば、加重移動平均を求める処理、カルマンフィルタを用いた処理等)を操作端の最適な設定値として算出する。尚、第2処理部22bは、操業実績値の収集が行われた複数の操作端毎の最適な設定値を算出する。
Subsequently, the
以上の処理が終了すると、算出された操作端の最適な設定値を出力する処理が出力部24によって行われる(ステップS24:出力ステップ)。出力部24から出力された操作端の最適な設定値は生産制御システム10に入力され、推奨値として表示部11に表示され、又は操作端に設定されて次回銘柄の紙の生産が行われる。以上の処理により、複数の操作端毎の最適な設定値が算出されて生産制御システム10で用いられる。
When the above process is finished, the
図8は、本発明の一実施形態における最適な設定値の表示例である。図8に示す例では、生産プラントにおける複数の操作端のうち、種口弁B5の開度(種口弁開度)、プレドライヤ46aにおける乾燥用飽和蒸気圧(プレ蒸気圧)、及びアフタドライヤ46bにおける乾燥用飽和蒸気圧(アフタ蒸気圧)の設定値のみを図示している。図8に示す例では、生産制御システム10の表示部11に、各操作端における生産開始時の設定値(開始)及び現在の設定値(現在)が表示されている。また、これら各操作端の設定値とともに、各操作端の最適な設定値が「推奨値」として表示されている。
FIG. 8 is a display example of optimum setting values in one embodiment of the present invention. In the example shown in FIG. 8, among the plurality of operation ends in the production plant, the opening of the seed valve B5 (seed valve opening), the saturated vapor pressure for drying in the pre-dryer 46a (pre-vapor pressure), and the after-
このように、生産制御システム10の表示部11には、銘柄変更時において、次回銘柄の製品を生産するための操作端の最適な設定値が推奨値として表示される。このため、生産プラントのオペレータ(運転員)は、必要であれば設定値を表示された推奨値に変更することで、銘柄変更の移行期間を短くすることができる。これにより、移行期間に生産される生産物(ロスとして廃棄されるか、回収されて原料として再利用される生産物)を少なくすることができる。尚、従来技術の物理モデルによる予測も並行して行い、表示部11内に推奨値と並列表示して、オペレータがどちらを使用するか選択してもよい。
In this manner, the
以上の通り、本実施形態では、予め規定された周期で収集された操作端の設定値に対して統計処理を行って操業実績値を求め、銘柄情報が紐付けられた操業実績値を含む実績値データベースDBを生成する。そして、実績値データベースDBに含まれる操業実績値のうち、次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた操業実績値に対して統計処理を行って、次回銘柄の製品を生産するための操作端の最適な設定値を求めて出力している。これにより、銘柄変更時における操作端の最適な設定値を、物理モデルの精度に依存せず、且つ最新の操業状況を常に反映しながら求めることができる。 As described above, in the present embodiment, statistical processing is performed on the set values of the operating device collected at a predetermined cycle to obtain the actual operation value, and the actual operation value including the actual operation value linked to the brand information is obtained. Generate a value database DB. Statistical processing is performed on the actual operation values linked with the brand information indicating the next brand among the actual operation values included in the actual value database DB, and the operating terminal for producing the product of the next brand is selected. Optimal setting values are obtained and output. As a result, it is possible to obtain the optimum set value of the operating terminal when changing the brand, without depending on the accuracy of the physical model and always reflecting the latest operating conditions.
また、本実施形態では、ある銘柄の製品を生産する際に操作端に設定された設定値の代表値が操業実績値として実績値データベースDBに格納される。そして、再びその銘柄の製品が生産される際に、過去にその銘柄の製品が生産された際の操業実績値が実績値データベースDBから読み出されて最適な設定値を算出するために用いられる。これにより、過去に設定された操作端の設定値を手作業で記録する必要がなく、生産プラントのオペレータ(運転員)の負担軽減が図られるとともに、記録間違いを防止することができる。 In addition, in the present embodiment, a representative value of the set values set to the operating terminals when producing a certain brand of product is stored in the actual value database DB as the actual operation value. Then, when the product of the brand is produced again, the operation performance values obtained when the product of the brand was produced in the past are read from the performance value database DB and used to calculate the optimum set value. . As a result, there is no need to manually record the set values of the control elements that have been set in the past, thereby reducing the burden on the operator (operator) of the production plant and preventing erroneous recording.
以上、本発明の一実施形態によるデータ処理装置、データ処理方法、及び生産システムについて説明したが、本発明は上述した実施形態に制限されることなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、上記実施形態では、データ処理装置20の第1処理部22aが、紙が安定して生産されているときに得られた設定値の平均値又は中央値を操業実績値として算出していた。しかしながら、第1処理部22aは、製品フラグ(一定品質以上の製品が生産されていることを示すフラグ)が最初に立った時点に得られた設定値を操業実績値としても良い。
Although the data processing device, data processing method, and production system according to one embodiment of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments and can be freely modified within the scope of the present invention. is. For example, in the above-described embodiment, the
また、データ処理装置20の第1処理部22aが操業実績値を算出する前に、操業実績値を算出するために用いる設定値を、その設定値以外の情報を用いて補正しても良い。設定値の補正例としては、例えば、以下が挙げられる。
・銘柄変更の移行期間に生産された生産物を原料として再利用する場合に、再利用する生産物の添加率に応じた填料添加率の補正
・抄速に応じた種口弁B5(図2参照)の開度の補正
・種濃度に応じた種口弁B5の開度の補正
・抄速に応じたプレドライヤ46a及びアフタドライヤ46bにおける乾燥用飽和蒸気圧の補正
Also, before the
・When the product produced during the transition period of the brand change is reused as a raw material, the filler addition rate is corrected according to the addition rate of the reused product ・Seed valve B5 (Fig. 2 ) ・Correction of the opening of the seed port valve B5 according to the seed concentration ・Correction of the saturated vapor pressure for drying in the pre-dryer 46a and the after-
また、データ処理装置20の第2処理部22bが最適な設定値を算出する前に、最適な設定値を算出するために用いる操業実績値を、その操業実績値以外の情報を用いて補正しても良い。操業実績値の補正例としては、例えば、上述したものと同様のものが挙げられる。
Further, before the
1 生産システム
10 生産制御システム
11 表示部
20 データ処理装置
21 収集部
22a 第1処理部
22b 第2処理部
24 出力部
40 抄紙機
46a プレドライヤ
46b アフタドライヤ
B5 種口弁
DB 実績値データベース
1
Claims (9)
前記収集部で収集された前記操作端の設定値に対して統計処理を行って、前記銘柄情報で示される銘柄の製品が生産されている間における前記操作端の設定値の代表値を操業実績値として求め、前記銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値を含む実績値データベースを生成する第1処理部と、
前記実績値データベースに含まれる前記操業実績値のうち、前記生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値に対して統計処理を行って、前記次回銘柄の製品を生産するための前記操作端の最適な設定値を求める第2処理部と、
前記第2処理部で求められた設定値を出力する出力部と、
を備えるデータ処理装置。 a collection unit that collects set values of the final control element that controls the production process of the product at a predetermined cycle, and collects brand information that indicates the brand of the product;
Statistical processing is performed on the set values of the operation terminal collected by the collection unit, and the representative values of the set values of the operation terminal during production of the product of the brand indicated by the brand information are obtained as operational results. a first processing unit that generates a performance value database including the operation performance value obtained as a value and linked with the brand information;
Statistical processing is performed on the operation performance values linked with brand information indicating the next brand to be produced in the production process, among the operation performance values contained in the performance value database, to determine the next brand. a second processing unit that obtains optimum setting values of the final operation end for producing a product;
an output unit that outputs the set value obtained by the second processing unit;
A data processing device comprising:
前記収集ステップで収集された前記操作端の設定値に対して統計処理を行って、前記銘柄情報で示される銘柄の製品が生産されている間における前記操作端の設定値の代表値を操業実績値として求め、前記銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値を含む実績値データベースを生成する第1処理ステップと、
前記実績値データベースに含まれる前記操業実績値のうち、前記生産プロセスで生産されるべき次回銘柄を示す銘柄情報が紐付けられた前記操業実績値に対して統計処理を行って、前記次回銘柄の製品を生産するための前記操作端の最適な設定値を求める第2処理ステップと、
前記第2処理ステップで求められた設定値を出力する出力ステップと、
を有するデータ処理方法。 a collecting step of collecting setting values of the final control element for controlling the production process of the product at a predetermined cycle and collecting brand information indicating the brand of the product;
Statistical processing is performed on the setting values of the operation terminal collected in the collecting step, and the representative values of the setting values of the operation terminal during production of the product of the brand indicated by the brand information are obtained as operational results. a first processing step of generating a performance value database including the operation performance value obtained as a value and linked with the brand information;
Statistical processing is performed on the operation performance values linked with brand information indicating the next brand to be produced in the production process, among the operation performance values contained in the performance value database, to determine the next brand. a second processing step of determining optimum settings of the final element for producing a product;
an output step of outputting the set value obtained in the second processing step;
A data processing method comprising:
前記データ処理装置から出力された設定値を推奨値として表示部に表示し、又は前記データ処理装置から出力された設定値を前記操作端に設定して製品の生産を制御する生産制御システムと、
を備える生産システム。 a data processing device according to any one of claims 1 to 6;
a production control system for controlling the production of a product by displaying the setting value output from the data processing device as a recommended value on a display unit, or by setting the setting value output from the data processing device to the operation terminal;
production system with
前記データ処理装置は、前記操作端の設定値として、少なくとも前記抄紙機にパルプ原料を供給する種口弁の開度と、前記抄紙機に設けられたドライヤにおける乾燥用飽和蒸気圧とを収集する、
請求項8記載の生産システム。 The production control system is a system that controls a paper machine that produces paper as the product,
The data processing device collects at least the opening of a seed port valve that supplies pulp raw material to the paper machine and the saturated vapor pressure for drying in the dryer provided in the paper machine as the set values of the operation terminal. ,
The production system according to claim 8.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021174278A JP2023064174A (en) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | Data processor, data processing method, and production system |
US17/968,065 US20230129033A1 (en) | 2021-10-26 | 2022-10-18 | Data processing device, data processing method, and production system |
EP22202792.2A EP4174598A1 (en) | 2021-10-26 | 2022-10-20 | Data processing device, data processing method, and production system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021174278A JP2023064174A (en) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | Data processor, data processing method, and production system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023064174A true JP2023064174A (en) | 2023-05-11 |
Family
ID=84331497
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021174278A Pending JP2023064174A (en) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | Data processor, data processing method, and production system |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230129033A1 (en) |
EP (1) | EP4174598A1 (en) |
JP (1) | JP2023064174A (en) |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2684659B2 (en) * | 1987-12-17 | 1997-12-03 | 横河電機株式会社 | Slice lip pattern initial value setting method |
JP3094798B2 (en) | 1994-08-16 | 2000-10-03 | 王子製紙株式会社 | Method and apparatus for controlling product moisture at the time of exchanging paper machine |
FI109379B (en) * | 1997-07-14 | 2002-07-15 | Metso Paper Automation Oy | Method and apparatus for carrying out paper machine sorting |
FI106055B (en) * | 1998-12-04 | 2000-11-15 | Neles Paper Automation Oy | Method and apparatus for carrying out paper machine sorting |
JP4162864B2 (en) * | 2001-04-04 | 2008-10-08 | 横河電機株式会社 | Paper machine control method and apparatus |
US7032816B2 (en) * | 2001-12-28 | 2006-04-25 | Kimberly-Clark Worldwide, Inc. | Communication between machines and feed-forward control in event-based product manufacturing |
JP4560772B2 (en) * | 2004-04-13 | 2010-10-13 | 王子製紙株式会社 | Paper machine paper cutting prediction device, paper machine paper cutting prediction method, and computer program |
US7846299B2 (en) * | 2007-04-30 | 2010-12-07 | Honeywell Asca Inc. | Apparatus and method for controlling product grade changes in a paper machine or other machine |
-
2021
- 2021-10-26 JP JP2021174278A patent/JP2023064174A/en active Pending
-
2022
- 2022-10-18 US US17/968,065 patent/US20230129033A1/en active Pending
- 2022-10-20 EP EP22202792.2A patent/EP4174598A1/en not_active Withdrawn
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230129033A1 (en) | 2023-04-27 |
EP4174598A1 (en) | 2023-05-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109239082A (en) | Tobacco structure quality online test method and system based on machine vision technique | |
CN115877806B (en) | LCP film product production control method and system | |
CA2296721A1 (en) | Method and apparatus for executing grade change in paper machine | |
CN114034826B (en) | Production environment monitoring system for freeze-drying cubilose process based on data analysis | |
TW201816695A (en) | Operation assistance system for grain processing facility, and automatic operation control method for satellite facility | |
US11972380B2 (en) | Controller and method using machine learning to optimize operations of a processing chain of a food factory | |
CN102147613A (en) | Model predictive control method and system for moisture and temperature of tobacco redryer | |
CN109984375B (en) | Method for controlling cigarette hardness | |
JP2023064174A (en) | Data processor, data processing method, and production system | |
US7181308B2 (en) | Method for monitoring and analyzing a paper production process | |
CN107202784B (en) | Method for detecting process nodes in rice seed soaking and germination accelerating process | |
Wang et al. | Visualizing chemical indicators: Spatial and temporal quality formation and distribution during black tea fermentation | |
CN115526839A (en) | Flower drying control method, device and medium based on neural network | |
CN114403487A (en) | Water adding control method for loosening and moisture regaining | |
CN111728253B (en) | Control method and system for tobacco airflow drying strength | |
CN111929409B (en) | Method for detecting effectiveness of intracellular water in plant leaves | |
CN116829785A (en) | Speculation device, speculation system, speculation program, and speculation method | |
JP4560772B2 (en) | Paper machine paper cutting prediction device, paper machine paper cutting prediction method, and computer program | |
JP2002302890A (en) | Method for controlling paper machine and apparatus therefor | |
FI130085B (en) | Monitoring method and apparatus | |
CN113017137B (en) | Control method and system for tobacco stem pressurization and steaming outlet temperature | |
CN115574559B (en) | Vacuum low-temperature pulsation intelligent drying system based on multi-source data analysis | |
US20230236591A1 (en) | Control device and control method | |
CN118051874A (en) | Redrying process running state evaluation method based on integrated support vector machine | |
Kumar et al. | Towards Precision Withering in Tea Factories with Non-Invasive Leaf Moisture Estimation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230411 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240220 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240222 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240417 |